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Acá hago una intro épica para mi tema de tesis.

PRIMER PASO
| Metodología de investigación

Tomo el polígono del barrio Padres Carlos Mugica y el de la ciudad de Buenos Aires.

Código 
FALSE Reading layer `perimetro' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33516 ymax: -34.52649
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
FALSE Reading layer `paradas-de-colectivo' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 6962 features and 20 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -583445500 ymin: -34.70066 xmax: -58.34234 ymax: -34.53648
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
FALSE Reading layer `sector' from data source 
FALSE   `I:\Mi unidad\02-ESTUDIOS\00-MEU\MU199 Taller de Trabajo Final II\meu_tesis\data\sector.shp' 
FALSE   using driver `ESRI Shapefile'
FALSE Simple feature collection with 9 features and 3 fields
FALSE Geometry type: POLYGON
FALSE Dimension:     XYZ
FALSE Bounding box:  xmin: 26639.73 ymin: 74429.6 xmax: 28327 ymax: 75678.15
FALSE z_range:       zmin: -9246.328 zmax: -9246.328
FALSE Projected CRS: POSGAR 2007 / CABA 2019

Creo un buffer en torno al barrio mugica, calculo su area y la divido por el área del barrio, lo que me da como resultado, la cantidad de poligonos lindantes que puedo sacar de la misma area.

Buffer de 2500m. Área buffer/0.725 km2 (área aproximada del barrio) = n

Con ese número, genero n puntos aleatorios dentro del buffer y a partir de ellos creo areas con voronoi.

FALSE Reading layer `split_zones8' from data source 
FALSE   `I:\Mi unidad\02-ESTUDIOS\00-MEU\MU199 Taller de Trabajo Final II\meu_tesis\data\split_zones8.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 20 features and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.41591 ymin: -34.61215 xmax: -58.35084 ymax: -34.56057
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84

Como resultado tengo las areas circundantes aleatorias en torno al barrio. Como algunos sectores son predominantemente no residenciales, excluyo esos. Para hacerlo superpongo las geometrías al mapa satelital para evidenciar lo que sucede en el territorio. Además tengo en cuenta cuán parecidas son las areas de los poligonos al área del barrio (0.604km2)

En base a eso, selecciono los sectores 1,2,7,8,9,10. Estos 6 sectores cuentan con la proximidad suficiente como para considerarse el entorno urbano formal al que debe integrarse la urbanización informal, y son comparables en relación al uso predominantemente residencial del suelo.

El mapa resultante es el siguiente:

FALSE Reading layer `puntos_aleatorios_bm' from data source 
FALSE   `I:\Mi unidad\02-ESTUDIOS\00-MEU\MU199 Taller de Trabajo Final II\meu_tesis\data\puntos_aleatorios_bm.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 9 features and 3 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: 26731.95 ymin: 74666.48 xmax: 27969.53 ymax: 75617.25
FALSE Projected CRS: POSGAR 2007 / CABA 2019
FALSE Reading layer `isocronas15.3_bm' from data source 
FALSE   `I:\Mi unidad\02-ESTUDIOS\00-MEU\MU199 Taller de Trabajo Final II\meu_tesis\data\isocronas15.3_bm.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 5 features and 3 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.4002 ymin: -34.59451 xmax: -58.36737 ymax: -34.57368
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
mapa_isocronas =
leaflet(st_zm(ciudad)) %>%
  addTiles() %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron, group = "OSM",
                   options = providerTileOptions(minzoom = 1, maxzoom = 15)) %>%
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "Satelite") %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OSM","Satelite"), 
    overlayGroups = c("Puntos Aleatorios Barrio Mugica", "Isocronas Barrio Mugica","CABA","Barrio Mugica","Sectores Proximos" ))%>% 
  
  addPolygons(data= ciudad,
              color = "black",
              weight = 1,
              opacity = 0.7,
              fillColor = "white",
              fillOpacity = 0,
              group = "CABA") %>% 
  
    addPolygons(data= sectores_proximos,
              color = "black",
              weight = 0.8,
              opacity = 0.7,
              fillColor = "white",
              fillOpacity = 0.4,
              popup = ~paste("<strong> AREA KM2: </strong>", round(area_km2, 3),"km2<br><strong>ID:</strong>", numero),
              group = "Sectores proximos") %>% 
  
  addPolygons(data= b_mugica,
              color = "black",
              weight = 0.8,
              opacity = 0.7,
              fillColor = "#a64d79",
              fillOpacity = 0.4,
              popup = ~paste("<strong>AREA KM2:</strong>", round(area_km2, 3)),
              group = "Barrio Mugica") %>% 


  addPolygons(data= isocronas15_bm,
              color = "#a2c4c9",
              weight = 0.8,
              opacity = 0.7,
              fillColor = "#a2c4c9",
              fillOpacity = 0.5,
              popup = ~paste("<strong> ID: </strong>", id),
              group = "Isocronas Barrio Mugica") %>% 
  
      addCircleMarkers(data=puntos_aleatorios_bm,
              fillColor = "#45818e",
              weight = 0.5,
              color = "#45818e",
              fillOpacity = 0.2,
              radius = 2,
              popup = ~paste("<strong> SECTOR: </strong>", sector),
              group = "Puntos Aleatorios Barrio Mugica")

mapa_isocronas